基于粒子群算法和支持向量机的锅炉排烟温度建模

排烟热损失是机组锅炉热损失中最大的一项,建立锅炉排烟温度模型对锅炉运行有重要意义。为此,以某660 MW机组锅炉燃烧调整试验数据为基础,采用支持向量机建立锅炉排烟温度模型,并利用改进的混沌粒子群算法对支持向量机的相关参数进行优化,使模型的准确性显著提高。与遗传算法相比,粒子群算法无交叉和变异,算法简单,泛化能力强,有很好的实用性。基于粒子群算法和支持向量机的排烟温度模型能够很好地预测排烟温度的变化,可为锅炉的运行提供指导。